Развој приступа заснованог на вештачкој интелигенцији од стране истраживача омогућава предвиђање модификација РНК
Summary
Софтвер који је револуционаран креирали су истраживачи са Националног универзитета у Сингапуру и Агенције за науку, технологију и истраживање. Овај програм има висок степен тачности у предвиђању хемијских промена молекула РНК. Приступ тима, познат као м6Анет, објављен је у цењеном […]
Софтвер који је револуционаран креирали су истраживачи са Националног универзитета у Сингапуру и Агенције за науку, технологију и истраживање. Овај програм има висок степен тачности у предвиђању хемијских промена молекула РНК. Приступ тима, познат као м6Анет, објављен је у цењеном академском часопису Натуре Метходс.
Молекули РНК садрже многа хемијска једињења која управљају њиховим радом. Међутим, уобичајене методе које научници користе за читање РНК обично не успевају да открију ове РНК модификације. Најчешћа модификација РНК је Н6-метиладенозин (м6А). Проналажење модификација РНК је историјски трајало дуго и показало се тешким јер су повезане са људским болестима попут рака.
Коришћењем директног секвенцирања Нанопоре РНК, истраживачи су успели да превазиђу ова ограничења. Ова најсавременија метода секвенцира немодификоване РНК молекуле заједно са њиховим променама. Произвели су м6Анет. Коришћењем технике учења са више инстанци (МИЛ) и директних података секвенцирања Нанопоре РНК, софтвер обучава дубоке неуронске мреже да прецизно детектује м6А.
Сваком примеру у традиционалном машинском учењу додељена је једна ознака. Међутим, проналажење м6А захтева огромну количину података са нејасним ознакама. Да би решио овај проблем, тим је применио МИЛ метод. Питање МИЛ-а подразумева постојање великог фото албума са сликом мачке закопаном међу милионима других слика. Затим, без икаквих ознака које бисте користили као водич, покушајте да идентификујете ту конкретну слику.
Научници су показали да м6Анет може предвидети присуство м6А из једног узорка међу врстама са високом прецизношћу у резолуцији једног молекула. Способност препознавања промена РНК у различитим биолошким узорцима може се искористити да се схвати њихов значај у различитим применама, као што су истраживање рака или геномика биљака. Ово каже др Џонатан Гоке, вођа групе Лабораторије за компјутерску транскриптомику у АСТАР-овом ГИС-у.
АИ модел је наишао само на податке из људског узорка. Чак и узорци врста са којима се модел никада раније није сусрео могу се користити за прецизну идентификацију модификација РНК. „МИЛ метода даје софистициран одговор на ово тешко питање. Награда за наш рад је што програм тако брзо усвоји научна заједница!“ афирмисани ко-водитељ студије ванредни професор Александар Тири, Департман за статистику и науку о подацима, Природно-математички факултет НУС-а.
Научна заједница сада може приступити и користити софтвер и налазе студије. Дугогодишњи проблем прецизне и ефикасне идентификације промена РНК бави се м6Анет, према професору Патрику Тану, извршном директору АСТАР-овог ГИС-а. Истраживачи у неколико сектора могу унапредити свој рад са овом револуционарном технологијом. Такође ће моћи да схвате функцију модификација РНК у биљној геномици и људским болестима попут рака.